文本分类中的特征选择方法

被引：11

作者：

程泽凯

陆小艺

机构：

[1] 安徽工业大学计算机学院

[2] 广西师范大学计算机科学学院安徽马鞍山

[3] 广西师范大学计算机科学学院

[4] 广西桂林

来源：

安徽工业大学学报(自然科学版) | 2004年 / 03期

关键词：

文本分类; 特征选择; 评估函数;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.1 [文字信息处理];

学科分类号：

081203 ; 0835 ;

摘要：

文本分类是数据挖掘的一个重要的研究方向,用机器学习方法进行特征选择对文本分类起关键作用。结合的工作,本文从文本的特征表示、特征选择等方面加以阐述,综合了已有和最新的各种基于评估函数的特征选择的方法,评价了它们的优缺点和适用范围。

引用

页码：220 / 224

页数：5

共 5 条

[1] 文本分类中的特征抽取 [J].

秦进 ;

陈笑蓉 ;

汪维家 ;

陆汝占 .

计算机应用, 2003, (02) :45-46

[2] 关于文本特征抽取新方法的研究 [J].

李凡 ;

鲁明羽 ;

陆玉昌 .

清华大学学报(自然科学版), 2001, (07) :98-101

[3] 特征选择和提取要素的分析及其评价 [J].

范劲松 ;

方廷健 ;

不详 .

计算机工程与应用 , 2001, (13) :95-99

[4] VSM中词权重的信息熵算法 [J].

刁倩 ;

王永成 ;

张惠惠 ;

何骥 .

情报学报, 2000, (04) :354-358

[5]

知识发现[M]. 清华大学出版社 , 史忠植著, 2002

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